Groq 聊天

Groq 是一种非常快速、基于 LPU™ 的 AI 推理引擎，支持各种 AI 模型、 支持并公开兼容的终端节点。Tool/Function CallingOpenAI APIspring-doc.cn

Spring AI 通过重用现有的 OpenAI 客户端与 Groq 集成。 为此，您需要获取 Groq Api 密钥，将 base-url 设置为 api.groq.com/openai 并选择其中一个 提供了 Groq 模型。spring-doc.cn

Spring AI Groq 集成
Groq API 与 OpenAI API 不完全兼容。 请注意以下兼容性约束。 此外，目前 Groq 不支持多模式消息。

检查 GroqWithOpenAiChatModelIT.java 测试 有关将 Groq 与 Spring AI 结合使用的示例。spring-doc.cn

先决条件

  • 创建 API 密钥。 请访问此处创建 API 密钥。 Spring AI 项目定义了一个名为 的配置属性，您应该将其设置为从 groq.com 获取的值。spring.ai.openai.api-keyAPI Keyspring-doc.cn

  • 设置 Groq URL。 您必须将属性设置为 .spring.ai.openai.base-urlapi.groq.com/openaispring-doc.cn

  • 选择 Groq 模型。 使用该属性设置 Model 。spring.ai.openai.chat.model=<model name>spring-doc.cn

导出环境变量是设置该配置属性的一种方法：spring-doc.cn

export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<INSERT GROQ API KEY HERE>
export SPRING_AI_OPENAI_BASE_URL=https://api.groq.com/openai
export SPRING_AI_OPENAI_CHAT_MODEL=llama3-70b-8192

添加存储库和 BOM

Spring AI 工件发布在 Spring Milestone 和 Snapshot 存储库中。 请参阅 Repositories 部分，将这些存储库添加到您的构建系统中。spring-doc.cn

为了帮助进行依赖项管理，Spring AI 提供了一个 BOM（物料清单），以确保在整个项目中使用一致的 Spring AI 版本。请参阅依赖项管理部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。spring-doc.cn

自动配置

Spring AI 为 OpenAI Chat 客户端提供 Spring Boot 自动配置。 要启用它，请将以下依赖项添加到项目的 Maven 或 Gradle 构建文件中：pom.xmlbuild.gradlespring-doc.cn

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter'
}
请参阅 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

聊天属性

重试属性

前缀用作属性前缀，允许您为 OpenAI 聊天模型配置重试机制。spring.ai.retryspring-doc.cn

财产 描述 违约

spring.ai.retry.max 次尝试spring-doc.cn

最大重试尝试次数。spring-doc.cn

10spring-doc.cn

spring.ai.retry.backoff.initial-intervalspring-doc.cn

指数回退策略的初始休眠持续时间。spring-doc.cn

2 秒spring-doc.cn

spring.ai.retry.backoff.multiplierspring-doc.cn

Backoff interval 乘数。spring-doc.cn

5spring-doc.cn

spring.ai.retry.backoff.max 间隔spring-doc.cn

最大回退持续时间。spring-doc.cn

3 分钟spring-doc.cn

spring.ai.retry.on-client-errorsspring-doc.cn

如果为 false，则引发 NonTransientAiException，并且不要尝试重试客户端错误代码4xxspring-doc.cn

假spring-doc.cn

spring.ai.retry.exclude-on-http-codesspring-doc.cn

不应触发重试的 HTTP 状态代码列表（例如，引发 NonTransientAiException）。spring-doc.cn

空spring-doc.cn

spring.ai.retry.on-http-codesspring-doc.cn

应触发重试的 HTTP 状态代码列表（例如，引发 TransientAiException）。spring-doc.cn

空spring-doc.cn

连接属性

前缀用作允许您连接到 OpenAI 的属性前缀。spring.ai.openaispring-doc.cn

财产 描述 违约

spring.ai.openai.base-urlspring-doc.cn

要连接到的 URL。必须设置为api.groq.com/openaispring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.api-keyspring-doc.cn

Groq API 密钥spring-doc.cn

-spring-doc.cn

配置属性

前缀是允许您为 OpenAI 配置聊天模型实现的属性前缀。spring.ai.openai.chatspring-doc.cn

财产 描述 违约

spring.ai.openai.chat.enabledspring-doc.cn

启用 OpenAI 聊天模型。spring-doc.cn

真spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.base-urlspring-doc.cn

可选覆盖spring.ai.openai.base-url以提供特定于聊天的 url。必须设置为api.groq.com/openaispring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.api-keyspring-doc.cn

Optional 覆盖 spring.ai.openai.api-key 以提供特定于聊天的 api-keyspring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.modelspring-doc.cn

可用的模型名称为 、 、 、 。llama3-8b-8192llama3-70b-8192mixtral-8x7b-32768gemma-7b-itspring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.temperaturespring-doc.cn

要使用的采样温度，用于控制生成的完成项的明显创造性。较高的值将使输出更具随机性，而较低的值将使结果更加集中和确定。不建议为相同的 completions 请求修改 temperature 和 top_p，因为这两个设置的交互很难预测。spring-doc.cn

0.8spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.frequencyPenaltyspring-doc.cn

介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据新标记到目前为止在文本中的现有频率来惩罚新标记，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。spring-doc.cn

0.0 英尺spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.max代币spring-doc.cn

在聊天完成中生成的最大令牌数。输入标记和生成的标记的总长度受模型的上下文长度限制。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.nspring-doc.cn

为每个输入消息生成多少个聊天完成选项。请注意，您将根据所有选项中生成的令牌数量付费。将 n 保留为 1 以最大限度地降低成本。spring-doc.cn

1spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.presencePenaltyspring-doc.cn

介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。正值根据新标记到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型讨论新主题的可能性。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.responseFormatspring-doc.cn

一个对象，用于指定模型必须输出的格式。设置为 启用 JSON 模式，这保证模型生成的消息是有效的 JSON。{ "type": "json_object" }spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.seedspring-doc.cn

此功能处于 Beta 阶段。如果指定，我们的系统将尽最大努力确定性地采样，以便具有相同种子和参数的重复请求应返回相同的结果。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.stopspring-doc.cn

最多 4 个序列，API 将在其中停止生成更多令牌。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.topPspring-doc.cn

使用温度进行采样的替代方法，称为核抽样，其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的 token。我们通常建议更改此温度或温度，但不能同时更改两者。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.toolsspring-doc.cn

模型可以调用的工具列表。目前，仅支持将函数作为工具。使用此选项可提供模型可能为其生成 JSON 输入的函数列表。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.toolChoicespring-doc.cn

控制模型调用哪个 （如果有） 函数。none 表示模型不会调用函数，而是生成一条消息。auto 表示模型可以在生成消息或调用函数之间进行选择。通过 {“type： ”function“， ”function“： {”name“： ”my_function“}} 指定特定函数会强制模型调用该函数。none 是不存在函数时的默认值。如果存在函数，则 auto 是默认值。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.userspring-doc.cn

代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.functionsspring-doc.cn

函数列表，由其名称标识，用于在单个提示请求中启用函数调用。具有这些名称的函数必须存在于 functionCallbacks 注册表中。spring-doc.cn

-spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.stream-usagespring-doc.cn

（仅用于流媒体）设置为添加一个额外的数据块，其中包含整个请求的令牌使用情况统计信息。此数据块的字段是一个空数组，所有其他数据块也将包含一个 usage 字段，但值为 null。choicesspring-doc.cn

假spring-doc.cn

spring.ai.openai.chat.options.proxy-tool-callsspring-doc.cn

如果为true，则 Spring AI 将不会在内部处理函数调用，而是将它们代理给客户端。然后，客户端负责处理函数调用，将它们分派给适当的函数，并返回结果。如果为 false （默认值），则 Spring AI 将在内部处理函数调用。仅适用于支持函数调用的聊天模型spring-doc.cn

假spring-doc.cn
通过向调用添加特定于请求的运行时选项，可以在运行时覆盖所有前缀为 的属性。spring.ai.openai.chat.optionsPrompt

运行时选项

OpenAiChatOptions.java 提供模型配置，例如要使用的模型、温度、频率损失等。spring-doc.cn

启动时，可以使用 constructor 或 properties 配置默认选项。OpenAiChatModel(api, options)spring.ai.openai.chat.options.*spring-doc.cn

在运行时，您可以通过向调用添加新的、特定于请求的选项来覆盖默认选项。 例如，要覆盖特定请求的默认模型和温度：Promptspring-doc.cn

ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt(
        "Generate the names of 5 famous pirates.",
        OpenAiChatOptions.builder()
            .withModel("mixtral-8x7b-32768")
            .withTemperature(0.4)
        .build()
    ));
除了特定于模型的 OpenAiChatOptions 之外，您还可以使用通过 ChatOptionsBuilder#builder（） 创建的可移植 ChatOptions 实例。

函数调用

Groq API 端点在选择其中一个工具/函数支持模型时支持工具/函数调用。spring-doc.cn

检查工具支持的模型。
Spring AI Groq 函数 2

您可以使用 ChatModel 注册自定义 Java 函数，并让提供的 Groq 模型智能地选择输出包含参数的 JSON 对象，以调用一个或多个已注册的函数。 这是一种将 LLM 功能与外部工具和 API 连接起来的强大技术。spring-doc.cn

工具示例

以下是如何将 Groq 函数调用与 Spring AI 一起使用的简单示例：spring-doc.cn

@SpringBootApplication
public class GroqApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GroqApplication.class, args);
    }

    @Bean
    CommandLineRunner runner(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        return args -> {
            var chatClient = chatClientBuilder.build();

            var response = chatClient.prompt()
                .user("What is the weather in Amsterdam and Paris?")
                .functions("weatherFunction") // reference by bean name.
                .call()
                .content();

            System.out.println(response);
        };
    }

    @Bean
    @Description("Get the weather in location")
    public Function<WeatherRequest, WeatherResponse> weatherFunction() {
        return new MockWeatherService();
    }

    public static class MockWeatherService implements Function<WeatherRequest, WeatherResponse> {

        public record WeatherRequest(String location, String unit) {}
        public record WeatherResponse(double temp, String unit) {}

        @Override
        public WeatherResponse apply(WeatherRequest request) {
            double temperature = request.location().contains("Amsterdam") ? 20 : 25;
            return new WeatherResponse(temperature, request.unit);
        }
    }
}

在此示例中，当模型需要天气信息时，它将自动调用 Bean，然后 Bean 可以获取实时天气数据。 预期的响应如下所示：“阿姆斯特丹的天气目前是 20 摄氏度，巴黎的天气目前是 25 摄氏度。weatherFunctionspring-doc.cn

阅读有关 OpenAI 函数调用的更多信息。spring-doc.cn

模 态

目前，Groq API 不支持媒体内容。

Samples控制器

创建一个新的 Spring Boot 项目，并将 添加到您的 pom（或 gradle）依赖项中。spring-ai-openai-spring-boot-starterspring-doc.cn

在目录下添加一个文件，以启用和配置 OpenAi 聊天模型：application.propertiessrc/main/resourcesspring-doc.cn

spring.ai.openai.api-key=<GROQ_API_KEY>
spring.ai.openai.base-url=https://api.groq.com/openai
spring.ai.openai.chat.options.model=llama3-70b-8192
spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7
将 替换为您的 OpenAI 凭证。api-key

这将创建一个可以注入到类中的实现。 下面是一个使用 chat 模型进行文本生成的简单类的示例。OpenAiChatModel@Controllerspring-doc.cn

@RestController
public class ChatController {

    private final OpenAiChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(OpenAiChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
	public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return this.chatModel.stream(prompt);
    }
}

手动配置

OpenAiChatModel 实现了 and，并使用 [low-level-api] 连接到 OpenAI 服务。ChatModelStreamingChatModelspring-doc.cn

将依赖项添加到项目的 Maven 文件中：spring-ai-openaipom.xmlspring-doc.cn

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
</dependency>

或您的 Gradle 构建文件。build.gradlespring-doc.cn

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai'
}
请参阅 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

接下来，创建一个并将其用于文本生成：OpenAiChatModelspring-doc.cn

var openAiApi = new OpenAiApi("https://api.groq.com/openai", System.getenv("GROQ_API_KEY"));
var openAiChatOptions = OpenAiChatOptions.builder()
            .withModel("llama3-70b-8192")
            .withTemperature(0.4)
            .withMaxTokens(200)
        .build();
var chatModel = new OpenAiChatModel(this.openAiApi, this.openAiChatOptions);


ChatResponse response = this.chatModel.call(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

// Or with streaming responses
Flux<ChatResponse> response = this.chatModel.stream(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

这提供了聊天请求的配置信息。 这是 fluent 选项构建器。OpenAiChatOptionsOpenAiChatOptions.Builderspring-doc.cn